ІНТЕЛЕКТУАЛЬНІ СИСТЕМИ: НЕЧІТКІ СИСТЕМИ І МЕРЕЖІ
ВСТУП1 ОСНОВИ НЕЧІТКИХ МНОЖИН1.1 Поняття нечітких множин1.2 ФУНКЦІЯ ПРИНАЛЕЖНОСТІ1.2.1 КУСКОВО-ЛІНІЙНІ ФУНКЦІЇ ПРИНАЛЕЖНОСТІ1.2.2 Z-ОБРАЗНІ І S-ОБРАЗНІ ФУНКЦІЇ ПРИНАЛЕЖНОСТІ1.3 ПОБУДОВА ФУНКЦІЙ НАЛЕЖНОСТІ1.4 ОСНОВНІ ХАРАКТЕРИСТИКИ НЕЧІТКИХ МНОЖИН1.5 ОПЕРАЦІЇ НАД НЕЧІТКИМИ МНОЖИНАМИ1.6 НЕЧІТКІ ВІДНОСИНИ1.7 ЛІНГВІСТИЧНА ЗМІННА. НЕЧІТКІ ВЕЛИЧИНИ, ЧИСЛА І ІНТЕРВАЛИ2. ОСНОВИ НЕЧІТКОЇ ЛОГІКИ. СИСТЕМИ НЕЧІТКОГО ВИВЕДЕННЯ2.1 Нечітке висловлювання. Логічні операції з нечіткими висловлюваннями2.2 ВИСНОВОК В НЕЧІТКІЙ ЛОГІЦІ2.3 НЕЧІТКІ ЛІНГВІСТИЧНІ ВИСЛОВЛЮВАННЯ2.4 ПРАВИЛА НЕЧІТКИХ ПРОДУКЦІЙ2.5 ЕТАПИ НЕЧІТКОГО ВИВЕДЕННЯ2.6 АЛГОРИТМИ НЕЧІТКОГО ВИВЕДЕННЯ3 ПОНЯТТЯ НЕЧІТКИХ НЕЙРОННИХ (ГІБРИДНИХ) МЕРЕЖ3.1 ОСНОВНІ ПОНЯТТЯ І ВИЗНАЧЕННЯ НЕЧІТКИХ НЕЙРОННИХ (ГІБРИДНИХ) МЕРЕЖ3.1.1 АРХІТЕКТУРА НЕЧІТКОЇ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ ANFIS (ADAPTIVE NETWORK BASED FUZZY INFERENCE SYSTEM)3.1.2. АРХІТЕКТУРА NNFLC (NEURONS NETWORK FUZZY LOGIC CONTROLLER)3.1.3 АРХІТЕКТУРА TSK (TAKAGI, SUGENO, KANG'A)3.2 НАВЧАННЯ НЕЧІТКОЇ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ3.2.1 Навчання нечіткої нейронної мережі ANFIS3.2.2 НАВЧАННЯ НЕЧІТКОЇ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ TSK3.2.3. АЛГОРИТМ НЕЧІТКОЇ САМООРГАНІЗАЦІЇ C-MEANS3.2.4. АЛГОРИТМ ЗВОРОТНОГО ПОШИРЕННЯ ПОМИЛКИ ДЛЯ МЕРЕЖІ TSK3.3 АЛГОРИТМИ ОПТИМІЗАЦІЇ НЕЧІТКОЇ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІВИСНОВОКСПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ
